O Nepal está excecionalmente exposto a deslizamentos de terra: estimativas do governo indicam que cerca de 59% do território do país é propenso a deslizamentos, e mais de 80% situa-se em encostas. Só o terramoto de Gorkha, em 2015, desencadeou cerca de 45.000 deslizamentos distintos. A Autoridade Nacional de Redução e Gestão de Risco de Desastres do Nepal (NDRRMA) tem vindo a construir um Sistema Nacional de Alerta Precoce de Deslizamentos, com apoio do Departamento de Negócios Estrangeiros e Comércio da Austrália.
No âmbito desse esforço, investigadores da Universidade de Melbourne (liderados pela Professora Antoinette Tordesillas), da Universidade Tribhuvan, e parceiros no Reino Unido e em Itália estão a testar o SAFE-RISCCS ("Spatiotemporal Analytics, Forecasting and Estimation of Risks from Climate Change Systems"), um sistema de IA concebido para combinar pluviómetros, sensores de movimento do solo, observações de residentes locais e imagens de satélite da NASA, da Agência Espacial Europeia e da agência japonesa JAXA, de modo a sinalizar o risco de deslizamentos com semanas de antecedência. Está a ser implementado em duas localidades-piloto de alto risco: Kimtang, no distrito de Nuwakot, e Jyotinagar, no distrito de Dhading.
Em meados de 2025, os sensores em cada local recolhiam dados há apenas cerca de dois meses, e a equipa do projeto afirma ser necessário um conjunto de dados de um a dois anos antes que o componente de IA possa gerar de forma fiável alertas gráficos automáticos a partir das previsões de chuva. Não foram publicados valores de precisão, taxas de falsos alarmes, validação do tempo de antecedência ou estimativas de vidas salvas para o SAFE-RISCCS, e ainda não existe qualquer avaliação independente do sistema.
Trata-se, honestamente, de um projeto-piloto em fase inicial e não de uma ferramenta de alerta precoce comprovada: a justificação para a sua inclusão assenta numa estrutura institucional credível e ancorada no governo (a NDRRMA como parceira de implementação, financiamento bilateral do governo australiano, um consórcio universitário internacional), e não em desempenho de previsão demonstrado. É incluído aqui como um exemplo transparente e cauteloso de adoção de IA em curso — que vale a pena acompanhar à medida que o registo de dados se alonga, mas ainda não vale a pena usar como referência.
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